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컬러 및 깊이 데이터 변환을 이용하는 입체감 향상
Stereoscopic Perception Improvement Using Color and Depth Transformation 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.16 no.4, 2011년, pp.584 - 595  

길종인 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학과) ,  장성은 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학과) ,  서주하 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학과) ,  김만배 (강원대학교 IT대학 컴퓨터정보통신공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 RGB 영상과 깊이맵이 동시에 제작되어 공급되고 있다. 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환되어 입체영상 제작에 사용된다. 깊이맵을 활용하는 기법이 새로이 소개되고 있는데, 한 예로 의료 분야에서 2D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 깊이감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다. 주관적 실험에서는 입체감 향상 및 피로도 측정을 통해 제안 방법의 성능 및 단점을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, RGB images and depth maps have been supplied to academic fields. The depth maps are utilized to the generation of stereoscopic images in the diverse formats according to the users' preference. A variety of methods that use depth maps have been introduced so far. One of applications is a me...

주제어

#stereoscopic quality   #contrast transformation   #depth darkening   #3D enhancement  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Luft 등은 깊이 맵에 무엇을 적용하여 지각 깊이감을 향상시키는 방법을 제안하였는가? 기존의 방법들은 RGB 컬러를 변환하기 위해 깊이맵에서 필요한 변환 정보를 구하는데, 이 정보 획득 방법에 대한 연구가 대부분을 차지하고 있다. 최초 연구로 Luft 등은 깊이맵에 언샤프 마스킹(unsharp masking)을 적용하여 얻은 변환정보를 이용하여 영상의 지각 깊이감을 향상시키는 기법을 제안하였다[1]. Svakhine은 [1]을 바탕으로 깊이 향상 기법을 제안하였다[2].
2D+Depth 방법으로 2D영상과 깊이맵(depth map)을 이용하는 입체영상 제작 방법의 장점은? 다른 제작방법은 2D+Depth 방법으로 2D영상과 깊이맵(depth map)을 이용하여 입체영상을 제작하는 것이다. 후자는 전자와 달리, 입체영상의 입체감 등을 자유롭게 조절할 수 있는 장점이 있어서, 2D 영상과 같이 깊이맵이 지속적으로 공급 및 이용 되고 있다. 이러한 깊이맵을 이용하여, 2D 영상의 지각 깊이감 (perceived depth quality)을 향상시키는 연구가 꾸준히 연구되고 있으며, 제안 방법은 상기 기술을 입체영상으로 확대하여, 입체영상의 지각 입체감 (perceived stereo- scopic quality)을 개선하는 것을 목적으로 한다.
입체영상의 제작의 두 가지 방법은 무엇인가? 입체영상의 제작은 많은 분야에서 진행중이다. 기본적으로 2개의 스테레오 카메라 센서 또는 입체 CG 기술로 입체영상을 제작하는 것이 일반적인 방법이다. 다른 제작방법은 2D+Depth 방법으로 2D영상과 깊이맵(depth map)을 이용하여 입체영상을 제작하는 것이다. 후자는 전자와 달리, 입체영상의 입체감 등을 자유롭게 조절할 수 있는 장점이 있어서, 2D 영상과 같이 깊이맵이 지속적으로 공급 및 이용 되고 있다.
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참고문헌 (16)

  1. T. Luft, C. Colditz, and O. Deussen, "Image enhancement by unsharp masking the depth buffer," In Proceedings of ACM SIGGRAPH, pp. 1206-1213, 2006. 

  2. N. A. Svakhine, D. S. Ebert, and W. M. Andrews, "Illustration-inspired depth enhanced volumetric medical visualization," IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, Vol. 15, No. 1, Jan/Feb. 2009. 

    상세보기 crossref

  3. S. Bruckner and M. E. Groller, "Enhancing depth- perception with flexible volumetric halos," IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, Vol. 13, Issue 6, pp 1344-1351. Nov. 2007. 

    상세보기 crossref

  4. 정길수, 강민성, 김동현, 손광훈, "색상 보정을 통한 3차원 TV의 입체영상 화질 개선", 방송공학회논문지, 제15권 제6호, pp. 757-767, 2010년 11월. 

    원문보기 상세보기

  5. 조철용, 김만배, 엄기문, 허남호, 김진웅, "변이기반 다시점 영상의 인식 깊이감 조절", 방송공학회논문지 제 13권 제 6호, pp. 796-803, 2008년 11월. 

    원문보기 상세보기

  6. I. Feldmann, O. Schreer, and P. Kauff, "Nonlinear Depth Scaling for Immersive Video Applications," Proceedings of WIAMIS 2003, April 9-11, 2003. 

  7. A. Redert, "Visualization of arbitrary-shaped 3D scenes on depth-limited 3D displays," In Proceedings of 3DPVT, pp. 938-942, 2004. 

  8. G. Jones, D. Lee, N. Holliman, and D. Ezra, "Controlling Perceived Depth in Stereoscopic Images," Stereoscopic Displays and Virtual Systems VIII, Proceedings of SPIE Vol. 4297, pp. 42-53, 2001. 

  9. L. Stelmach, W. Tam, F. Speranza, R. Renaud, and T. Martin, "Improving the Visual Discomfort of Stereoscopic Images," Stereoscopic Displays and Virtual Systems X, Proceedings of SPIE-IS&T Electronic Imaging, SPIE Vol. 5006, pp. 269-282, 2003. 

  10. Gonzales, Digital Image Processing, PrenticeHall, 2001. 

  11. http://research.microsoft.com/vision/InteractiveVisualMediaGroup/3DVideoDownload/, Microsoft Research 

  12. http://vision.middlebury.edu/stereo/ 

  13. "Subjective assessment of stereoscopic television picutre," ITU-R Recommendation BT. 1438, 2000. 

  14. 이형철, "주관적인 3차원 피로감 측정 방법에 대한 휴먼 팩터 연구", 방송공학회논문지 제15권 제5호, pp. 607-616, 2010년 9월. 

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  15. 김동현, 최성환, 손광훈, "시청자의 입체시 특성을 고려한 3D 비디오의 피로도 예측", 방송공학회논문지 제16권 제2호, pp. 331-338, 2011년 3월. 

    원문보기 상세보기

  16. J. Choi, D. Kim, B. Ham, S. Choi, K. Sohn, "Visual fatigue evaluation and enhancement for 2D-plus-depth video," International Conference on Image Processing, pp. 2981-2984, 2010. 

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